【工作流实战教程】Dify + MCP + LLM打造零代码YouTube创作者主页分析智能体原创

哈喽，大家好，如今越来越多的AI智能体涌现出来，比如day completeter等等，但他们大多只能处理文本数据。如果你的AI智能体还能自动分析YouTube有红策略，挖掘tktok爆款密码，会是怎样的体验呢？传统方式需要进行复杂爬虫以及反爬虫对抗，技术门槛略高，但是今天我们可以作为一个游戏规则的改变者，通过day+bra MCP server无代码组合就可以轻松搞定。接下来我将演示如何零代码构建YouTube创造者分析智能体，从数据采集到智能分析，最后生成内容报告。首先我们登录对费平台，然后在插件市场中安装大语言模型以及MCP server. 我搜索bread，选择brand的wesreper添加。

安装模型，我们选择同影先问，然后点击安装，安装需要花费一定的时间，安装成功之后我们可以在插件中看到，首先我们可以看到bra data webscriptper已经安装成功，这里我们需要对这个插件进行授权，点击授权需要填写Brad的API令牌，我们需要在官方平台进行获取，我们登录到bra的官方平台，然后进入到用户控制面板，点击最下边的账户设置，用户管理，可以看到APM密钥，点击复制，点击保存，可以看到已经授权成功。然后同1000问我们点击可以看到它有99个模型可以供我们选择，接下来我们就可以创建智能体了，点击。

工作室，然后创建空白应用，应用类型我们选择工作流，应用名称我们填为Youtube to b创作者分析智能体，点击创建可以看到开始节点已经自动生成，我们点击开始节点设置输入字段，这里我们设置为段落，电量名称我们设置为video UR, 最大长度为200。点击保存可以看到数入字段已经创建成功。接下来我们创建工具节点，在工具节点中我们选择bright data网页抓取器下边的structured data face, 它可以根据我们的请求自动确定最佳的提取方式。这里我们填写data request direction数据请求描述，然后填写目标的URL。这里我们将开始节点的输入变量以video URL作为。

工具节点的目标ul接下来我们创建按语言模型节点，这里模型我们选择千问的plus上下文，我们将工具节点的输出作为我们大圆模型节点的上下文，然后填写系统知识词，这里我将从9个维度来进行分析，最终确定数据完为工具节点的输出，创建结束节点接入节点的输出变量为大圆言模型节点的输出，最后我们点击运行输入URL，点击开始运行，可以在追踪看到工作流的执行状态，可以看到工作流已经执行结束，我们查看一下结果，最终我们可以看。

好，内容报告分析的特别详细，然后我们点击发布，点击运行，可以在新的窗口进行刚刚的操作，点击执行把生成报告跟刚刚的是一模一样的，可以看到它不仅提供数据驱动的洞察报告，还能给出具体的优化建议，帮助创作者提升内容质量，扩大受众群体。BY+MCP server, 各类影音和网页数据以及大语言模型，将商业智能与创新推向机制。这一技术组合不仅适用于Youtube b创作者分析，还可以扩展到电商、社交平台、内容平台等各个领域，为AI应用提供丰富的数据支撑。Bright data MCP基础版每月提供5000次免费请求，足以满足日常工作的需要。另外大家可以关注一下bra date的。

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